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Jan-25-Phn-Preview V1
新的一年的开始是养成新的健康习惯的机会，也是公共卫生来促进脑部健康习惯的机会。根据2024年皮尤研究中心的一项调查，十分之一的美国人在新年至少做出了一项决议。在制定至少一项决议的人中，有79％的人设定了与健康，饮食或运动有关的目标。新的一年几个星期，制定决议的人中有87％的人仍至少保留其中一个。
2025 年财务计划预览
其他变更 • 应急计划 $ 57,020 • 消防调度/无线电 $ 57,260 • 消防设备、维护和供应 $ 103,030 • FVRL 税 $ 87,500 • 软件支持 $ 120,000 • 杂项变更和通货膨胀调整 $ 109,160
预览杂志
每周三 15、22、29 日和 2 月 5 日 初学者现代书法 地点：MWR 海图室 时间：下午 5:30 - 7:30 年龄：12 岁以上 费用：每节课 25 美元 - 外加 35 美元的一次性供应费（包括钢笔、笔尖、墨水瓶、清洁剂和瓶子） 在这个为期 4 周的现代书法课程中释放您的创造潜力，经典技巧与艺术天赋融为一体。在四节 2 小时的课程中，您将探索打破书法规则的艺术，以发展自己的表现风格。无论您是经验丰富的写字者还是完全的初学者，本课程都提供实践指导，帮助您创作出漂亮的字母。 要求：要开始课程，您必须购买一次性供应套件，价格为 35 美元。该套件包括笔筒、多个笔尖、墨水、浸液容器、清洁剂和练习垫。您可以在课堂上使用此套件，并在之后继续在家练习。如果您已经购买了铜版画课程的供应套件，则无需为本课程购买另一个。
LESTRA 电子手册 V9.3 1218 EM FA（预览）
2024 年 12 月 18 日 — UEM Lestra 成立的目的是支持和发展马来西亚的绿色产业，包括可再生能源 (RE)、绿色……存储。太阳能发电场等基础设施……
IPTC 2025会议预览
欧洲地球科学家与工程师协会（EAGE）是地球科学家和工程师的专业协会。成立于1951年，是一个拥有全球成员资格的组织，提供了全球商业和学术专业人士的网络。该协会在形式和追求方面确实是多学科和国际的。eage经营两个部门：石油和天然气地球科学师和近地面师。eage在全球拥有约19,000多个国家，代表100多个国家。Eage的所有成员都专业地参与（或研究）地球物理学，石油探索，地质学，水库工程，采矿和土木工程。有关更多信息，请访问：www.eage.org
IPTC 2025会议预览
欧洲地球科学家与工程师协会（EAGE）是地球科学家和工程师的专业协会。成立于1951年，是一个拥有全球成员资格的组织，提供了全球商业和学术专业人士的网络。该协会在形式和追求方面确实是多学科和国际的。eage经营两个部门：石油和天然气地球科学师和近地面师。eage在全球拥有约19,000多个国家，代表100多个国家。Eage的所有成员都专业地参与（或研究）地球物理学，石油探索，地质学，水库工程，采矿和土木工程。有关更多信息，请访问：www.eage.org
2024 SIM IT趋势研究的预览
每年，信息管理协会（SIM）是MIS季度（MISQ）和MIS季度高管（MISQE）的联合创始人（SIM），与一组院士合作，都调查了SIM成员确定CIO当前关注的IT问题。已有44年的时间，SIM IT趋势研究提供了对信息系统（IS）管理问题，实践和领导能力的有见地，全面且不断发展的研究。完整的报告提供的是高管和研究人员，具有趋势见解和IT管理状态的快照。此预览重点介绍了2024年研究中的一些有趣的发现；完整的报告将出现在2025年3月的MIS季度高管。
OpenAi O1-preiview vs.在医疗保健中的Chatgpt
本社论探讨了新发布的OpenAi O1-preview的最新进步，将其功能与传统ChatGpt（GPT-4）模型进行了比较，尤其是在医疗保健的背景下。虽然ChatGpt已显示了许多用于一般医疗建议和患者互动的应用程序，但OpenAI O1-Preiview使用一系列思维过程介绍了具有先进推理技能的新功能，可以使用户能够处理更复杂的医疗查询，例如遗传疾病发现，多系统或多种系统或复杂的疾病护理以及医疗研究支持。本文探讨了一些新模型的潜力和其他可能影响其使用情况的方面，例如由于其广泛的推理方法，响应时间较慢，但突出了其减少幻觉的潜力，并为复杂的医疗问题提供了更准确的输出。道德挑战，数据多样性，访问权益和透明度，确定了未来研究的关键领域，包括优化两种模型在医疗保健应用中的使用。编辑结束时，提倡对所有大型语言模型（包括新颖的OpenAi O1-preview）进行协作探索，以充分利用其在医学和医疗保健提供方面的变革潜力。该模型具有先进的推理能力，为授权医疗保健专业人员，政策制定者和计算机科学家提供了一个机会，共同努力，以改造患者护理，加速医学研究并增强医疗保健结果。通过优化多种LLM模型在串联中的使用，医疗保健系统可以提高效率和精确度，并减轻以前的LLM挑战，例如道德问题，访问差异和技术限制，并转向人工智能时代（AI）驱动的医疗保健。